应用于HEVC中率失真优化的自适应算法
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 视频编码标准的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 RDO技术的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构 | 第18-21页 |
| 第二章 基础工作介绍 | 第21-30页 |
| 2.1 HEVC概述 | 第21-22页 |
| 2.2 HEVC视频编码的关键技术 | 第22-29页 |
| 2.2.1 编码基本结构的划分 | 第22-24页 |
| 2.2.2 帧内编码 | 第24-26页 |
| 2.2.3 帧间编码 | 第26-28页 |
| 2.2.4 变化以及量化 | 第28页 |
| 2.2.5 熵编码 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 预测率失真最优拉格朗日因子算法 | 第30-44页 |
| 3.1 率失真优化概述 | 第30-32页 |
| 3.2 感知率失真优化算法现状 | 第32-38页 |
| 3.3 预测自适应拉格朗日因子算法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 拉格朗日因子的选择 | 第39-40页 |
| 3.3.2 最优拉格朗日因子的衡量方法 | 第40-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于动态纹理的自适应拉格朗日因子 | 第44-58页 |
| 4.1 动态纹理概述 | 第44-48页 |
| 4.2 动态纹理数据库建立与分析 | 第48-49页 |
| 4.3 基于动态纹理的自适应拉格朗日因子 | 第49-53页 |
| 4.3.1 特征数据预处理 | 第51-52页 |
| 4.3.2 线性回归 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第53-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于运动对象的自适应拉格朗日因子 | 第58-68页 |
| 5.1 运动对象概述 | 第58-60页 |
| 5.2 数据库建立及分析 | 第60-61页 |
| 5.3 基于运动对象的自适应拉格朗日因子 | 第61-64页 |
| 5.3.1 特征数据预处理 | 第62-64页 |
| 5.3.2 线性回归 | 第64页 |
| 5.4 实验设计及结果分析 | 第64-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |
